الأبحاث في مجلة: Neural Processing Letters
-
التنبؤ بسلاسل الزمن غير الخطية باستخدام CEEMDAN المحسن وSVD وLSTM
2024 | المؤلف: Sameer Poongadan وآخرون | المجلة: Neural Processing Letters | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تقدم هذه الدراسة نموذجًا جديدًا لتوقع السلاسل الزمنية، يُسمى نموذج ICEEMDAN-SVD-LSTM، والذي يدمج التحليل المتكامل المحسن لنمط الانحلال التجريبي مع الضوضاء التكيفية (ICEEMDAN)، تحليل القيم الفردية (SVD)، وشبكات الذاكرة طويلة وقصيرة المدى (LSTM). تم تصميم هذا النموذج خصيصًا لتحليل البيانات غير الخطية وغير الثابتة من خلال إطار عمل ثلاثي المستويات: مستوى ICEEMDAN يقوم بتفكيك السلسلة…
-
نموذج التعلم العميق المعزز لإدارة محفظة الأسهم بناءً على دمج البيانات
2024 | المؤلف: Haifeng Li وآخرون | المجلة: Neural Processing Letters | المجال: علم الإدارة وبحوث العمليات (Management Science and Operations Research)تستكشف هذه الدراسة تطبيق التعلم المعزز العميق (DRL) لإدارة محافظ الأسهم، مع معالجة القيود التي تواجه الطرق التقليدية التي تعتمد بشكل أساسي على أسعار الأسهم في الوقت الحقيقي. من خلال دمج ميزات إضافية مثل المؤشرات المالية للأسهم واستخدام نظرية ماركويتز للمتوسط-التباين لارتباط الأسهم، طور المؤلفون نموذجًا ثلاثي الوكلاء يسمى نظام إدارة محافظ الأسهم القائم على…
